石油・ガス分野における人工知能（AI）市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2025-2032) 分析

石油・ガス産業における人工知能（AI）市場規模は、2025年に30億1,000万米ドルと評価され、2032年には69億2,000万米ドルに達すると予測され、2025年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は12.7%で推移すると予測される。石油・ガス業界では、人工知能（AI）の役割がますます重要になっている。

企業が操業を最適化し、新たな埋蔵量を発見するのに役立っているAI製品にはさまざまな種類がある。最も一般的なタイプの1つは、機械学習とニューラルネットワークベースのアルゴリズムである。これらのアルゴリズムは、センサー、衛星、地震画像などからの膨大な量のデータを分析してパターンを特定し、予測を行うことができる。これらは、機器の予測保守、既存油田からの石油回収強化、ドリルビットをより正確に操ることによる掘削作業の改善といった作業に役立っている。

石油・ガス分野における人工知能（AI）市場の地域別洞察：

• 北米は、石油・ガス分野のAI市場において支配的な地域としての地位を確立している。米国には、石油・ガス業界向けにAIソリューションを開発しているハイテク大手だけでなく、石油・ガス業界最大手の多くが拠点を置いている。この地域は、石油・ガス向けAI市場の世界市場の約38.2％を占めている。これらの企業は、探査・生産活動の効率と利益を最大化するため、AI技術を日常業務に深く組み込んでいる。いくつかの国営石油会社もこの地域に本社を置き、バリューチェーン全体の生産性を向上させるためにAIプロバイダーと積極的に協力している。さらに、非在来型石油・ガス生産の急増により、生産者はビッグデータ分析と機械学習を活用してパフォーマンスを最適化する必要に迫られている。過去10年間のデジタル油田技術の大規模な展開により、この地域のAI導入におけるリーダーシップはさらに強化された。
• 中東は、石油・ガス分野のAIで最も急成長している地域市場になると予想される。湾岸諸国は世界の炭化水素埋蔵量の大部分を保有しており、生産される各バレルからより多くの価値を引き出すことを目指している。各国政府は、地元でAIを商業化するため、新興企業に積極的に資金を提供し、世界的なハイテク大手と提携している。例えば、サウジアラムコと国際的な大学との提携により、AI研究センターが設立されている。一方、NEOM（新未来）プロジェクトは、人工知能を活用した自律掘削や遠隔操作など、さまざまな新技術のテストベッドとして機能する。採用は比較的初期段階にあるが、現在進行中の広範なデジタルトランスフォーメーション・イニシアチブは、近い将来にAI主導型ソリューションが急成長することを示している。
• アジア太平洋市場は最も力強い成長が見込まれる。国別では、中国が市場をリードすると予想される。2025年、中国の研究者は、AIの活用により、重質原油をガソリンやその他の製品に変換する重要なプロセスである流動接触分解の安全性と有効性を高めることができると提案している。

図1.石油・ガス分野における人工知能（AI）市場シェア（％）、地域別、2025年

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石油・ガスにおける人工知能（AI）市場アナリストの見解

石油・ガスにおける人工知能（AI）市場は、業界全体のデジタルトランスフォーメーションの活発化に牽引され、今後2年間で大きなビジネスチャンスを秘めている。石油・ガス企業が業務の最適化を図り、膨大なデータからより多くの価値を引き出そうとする中、掘削パターン、生産レベル、設備性能を自律的に分析できるAIツールの需要が高まるだろう。シェールオペレーションやオフショアオペレーションの課題を克服するために大手企業がAIに積極的に投資しているため、北米が優位を占めている。しかし、国営石油会社がデジタル化への取り組みを強化しているため、中東とアジア太平洋地域の成長が他を上回ると予想される。

AI導入の増加は明らかなプラス面をもたらすが、統合の課題とスキル不足が短期的な成長に水を差す可能性もある。レガシーなインフラとサイロ化されたデータの組み合わせは、AIソリューションが価値を実証することを難しくしている。AI人材の確保と維持は、多くの組織が依然として直面しているハードルである。サイバーセキュリティのリスクも、データのプライバシーと完全性が保証されない場合、市場を抑制する恐れがある。とはいえ、こうした障壁を乗り越えた企業は、長期的にはサプライチェーン、探査、生産全体の効率を大幅に改善するだろう。投資収益率（ROI）を実証するケーススタディが成功すれば、AIは業界の中核技術として広く受け入れられるだろう。

この調査レポートは、石油・ガス産業における人工知能（AI）市場の主要な促進要因、阻害要因、機会を取り上げています。

石油・ガスにおける人工知能（AI）市場の促進要因

• 石油・ガス企業によるデジタルトランスフォーメーションへの取り組み： 石油・ガス部門は、生産性と効率性の向上を推進するため、業務のデジタル化を推進している。2024年には原油価格が下落するため、企業は生産プロセスの最適化とコスト削減のための技術革新に注目している。リグ、パイプライン、精製所、その他の資産から得られる膨大な量の操業データを分析するために、人工知能を活用できるという認識が高まっている。このデータには、機器の故障を予測し、異常を検知し、メンテナンス・スケジュールを最適化するのに役立つ貴重な洞察が含まれている。AIはまた、新たな石油・ガスの埋蔵量を探索するために、地震探査データをより迅速に解釈するような作業にも利用されている。企業は、リアルタイムで推奨事項を提供することで、人間の作業員の意思決定能力を補強できるAIシステムに投資している。このようにバリュー・チェーン全体のデジタル変革に注力していることが、石油・ガス産業におけるAI技術の採用増加の主な要因となっている。
• 安全性の向上とリスク軽減の必要性 もう一つの主要な成長要因は、石油・ガス事業における安全性の向上とリスク軽減の必要性である。この業界は、複雑な環境で危険物や大型機器を扱っている。小さな事故でも、環境と人命の両方に壊滅的な結果をもたらす可能性がある。AIは、過去の事故データを利用して異常や異常を予見する、より予測的な分析機能をもたらしつつある。これにより、企業は故障や危険な状況を回避するための先手を打った行動をとることができる。例えば、AIはリグのリアルタイム監視に使用され、センサーデータのパターンに基づく構造疲労や部品の過熱の初期兆候を検出する。また、機械学習アルゴリズムを使って異常な行動や脅威を特定することで、サイバーセキュリティの強化にも役立っている。安全性とリスク管理を重視する規制が強化される中、石油・ガス企業は、より強靭なオペレーションを構築するためにAIを活用しつつある。

石油・ガス市場における人工知能（AI）の機会：

予知保全のためのAI採用の増加： 予知保全のためのAI採用の増加は、石油・ガス業界に大きな機会をもたらす。AIを活用した予知保全は、機器の性能を監視し、故障を事前に予測することを目的としている。これにより、重要資産のダウンタイムや計画外の停止を最小限に抑えることができる。この技術は、センサーから収集した振動、温度、圧力などの膨大な運転データを、機械学習モデルを使って分析する。機器の挙動が微妙に変化し、欠陥が差し迫った状態であることを検知することができる。これにより、予期せぬ故障を回避するために、最適なタイミングで先制的または条件付きのメンテナンスを予定することができる。

世界経済フォーラムによると、石油・ガス会社の計画外ダウンタイムのコストは、年間3800万米ドルを超えている。AI主導の予知保全は、この課題に対する解決策を提供する。リアルタイムで機器を監視し、異常を特定する。これによりメンテナンスチームは、故障の可能性が高い機器に積極的にリソースを集中させることができる。石油・ガス業界では、操業が複雑化し、遠隔地での操業が増加するにつれて、到達が困難な地理的場所や天然資源を含む石油貯留層の開発が拡大するため、予知保全の必要性が高まっている。このような困難な地形や条件下でインフラや資産を監視・保守することは、先進技術なしでは大きな課題です。AIを活用した予知保全は、この課題に対処する効果的なソリューションを提供し、今後数十年の間に増大する世界のエネルギー需要を満たすための生産レベルの維持に貢献する。

AIの統合によるスマート・パイプラインとスマート油井の開発： 機械学習やコンピューター・ビジョンなどの人工知能技術をパイプラインや油井に統合することは、石油・ガス業界にとって、操業を最適化しコストを削減する大きなチャンスとなる。AIシステムによって監視されるスマート・パイプラインは、異常や潜在的な故障をリアルタイムで検出することができるため、混乱や漏れが発生する前に問題に迅速に対処することができる。パイプラインの流量、圧力、温度、その他の変数を継続的に監視することで、AIアルゴリズムは正常なオペレーションを学習し、人間のオペレーターが見逃してしまうような小さな逸脱も特定することができる。これは、上流での問題の早期発見につながり、先手を打ったメンテナンスや修理を可能にする。

AIは自動化の新たな可能性を開いている。センサーと分析を装備したスマート井戸は、生産率、流体レベル、ダウンホール圧力、および生産高に影響を与えるその他の要因を注意深く監視することができます。このリアルタイムの坑井パフォーマンス・データを分析する高度な機械学習モデルは、完成設計、掘削パラメーター、ポンピング・スケジュール、および採掘プロセスのその他の側面を最適化するための洞察を提供することができる。新しい戦略をテストするために、センサーの読み取り値に基づいて、貯留層と坑井のソフトウェアのレプリカが常に更新されるデジタルツインを開発した企業もある。これにより、坑井に人員を配置することなく、リモートで自動化された最適化が可能になる。

国連欧州経済委員会が提供したデータによると、石油・ガス生産の60％以上は、世界中で成熟した油田から生産されている。老朽化したインフラにデジタル技術主導の改良を主流として導入することで、こうした油層からの生産量を大幅に向上させることができる。AIによって駆動されるスマート・パイプラインとスマート井戸の両方が、現在の油田からの回収率を高め、その経済的寿命を延ばす可能性を秘めている。化石燃料の埋蔵量が徐々に減少する中、石油・ガス産業の長期的な持続可能性にとって、デジタルトランスフォーメーションは極めて重要になるだろう。

石油・ガス分野における人工知能（AI）市場の動向：

機械学習と深層学習技術の導入の増加

機械学習と深層学習技術の展開は、石油・ガスにおける人工知能 （AI）市場に大きな影響を与えている。これらの高度な技術力により、石油・ガス企業は膨大な量の運用データから前例のない洞察を導き出せるようになっている。機械学習アルゴリズムは、分散した資産からの感覚データ、地理空間データ、運用データを分析して、機器の故障を予測し、異常を検出し、生産と現場作業を最適化することができる。これにより、企業は非生産的な時間を削減し、事業継続性を維持し、生産性を向上させることができる。

AIが成果を上げている代表的な例は、予知保全である。センサーからの稼働履歴を基に学習させた機械学習モデルを使用することで、企業は差し迫った機械的故障や最適ではないパフォーマンスを示すパターンを特定することができる。これにより、予期せぬ故障を回避するために最適なタイミングでメンテナンスのスケジュールを立てることができる。大手石油メーカーは、予測診断にAIを活用することで、メンテナンスコストを平均15％以上節約できると報告している。ディープラーニングはまた、グリーンフィールド探査活動の成功率を向上させるため、地震データをより正確に分析することを可能にしている。企業は商業埋蔵量を発見する可能性が高まり、評価額の大幅な上昇につながる可能性がある。

IoTネットワークからのデータ量の増加

石油・ガス事業におけるモノのインターネット（IoT）ネットワークの普及は、人工知能（AI）の活用に新たな可能性をもたらしている。石油・ガス会社が海洋リグ、パイプライン、製油所、その他のインフラを監視するためにより多くのセンサーやエッジ・デバイスを配備するにつれて、リアルタイムの運用データが大量に増加している。油田から製油所までのこのデータ量の増加は、AIを活用した分析ソリューションの需要を促進している。

石油・ガス企業は、IoTデータから有意義な洞察を得るために、機械学習、深層学習、予測分析などのAI技術を利用している。AIモデルは、膨大な量の履歴データを分析し、人間の分析者が見逃してしまうような複雑なパターンや相関関係を明らかにし、安全基準を強化することができる。 例えば、AIソリューションは、オペレーターが坑口からのリアルタイムデータに基づいて掘削作業と生産を最適化するのに役立っている。ダウンホールセンサーは、圧力、振動、ケーシングの摩耗などのパラメータについて、毎日ペタバイト単位のデータを生成する。AIはこのデータから異常や隠れたパターンを見つけ出し、機器の故障を予測する。これにより、企業は予防的なメンテナンスのスケジュールを立て、計画外のダウンタイムを回避することができる。エッジAIはまた、パイプラインや貯蔵タンクの欠陥や漏れを自動的に検査するために、産業用ビジョンシステムとともに使用されている。

石油・ガス分野における人工知能（AI）市場の阻害要因：

初期コストの高さ

研究開発（R&D）に多額の投資を必要とするため、AIモデルの開発や既存システムへの統合には多額の費用がかかる可能性があり、石油・ガス産業における人工知能の導入は、高度なAIシステムの導入に伴う非常に高い初期コストのために大きなハードルに直面している。予知保全、貯留層最適化、掘削自動化などのアプリケーションに必要なインフラを整えるには、高価なハードウェア、専用ソフトウェア、広帯域幅のネットワーク機器、データのラベリングと注釈付け、専門家AIチームのトレーニングなどに投資する必要がある。石油掘削装置、パイプライン、製油所、その他の資産から生成される膨大な量のデータを収集し、前処理するだけでも、大規模なオンプレミスのストレージとコンピューティング・パワーが要求される。さらに、新しいデータで複雑なAIモデルを定期的に再トレーニングすることは、継続的な財政投資を必要とするコストのかかるプロセスである。多くの石油・ガス会社、特に予算が厳しい小規模の独立系生産者にとって、実証されていないAIのメリットのために大きな資本を割り当てることは、依然として課題となっている。

さらに、本格的なAIの導入には、大規模な組織の変更、スタッフの再教育、新しいデータ駆動型テクノロジーにワークフローを適応させる必要がある。また、AIが具体的にどのようにプロセスを強化するのか、あるいは投資を正当化できるリターンが得られるのかどうかが不透明であるため、潜在的な導入企業にとってはリスクがさらに大きくなっている。コストが大幅に下がるか、より明確なバリュー・プロポジションが登場しない限り、石油・ガス業界におけるAIの普及は、革命的な破壊というよりは、むしろ漸進的なプロセスとなる可能性が高い。

対抗策 この制約を克服するためには、石油・ガス市場でAIが広く受け入れられるよう、コストを削減する必要がある。

熟練したAI人材の不足

石油・ガス業界は、業務を最適化し生産性を高めるためにAIや機械学習技術を採用し始めている。しかし、AIの迅速な導入を妨げる大きなハードルは、高度なAIシステムを開発、展開、維持するスキルを持つ労働者の深刻な不足である。石油会社は、ビジネスを変革するAIの可能性を理解しているものの、データサイエンティストや機械学習エンジニアなど、こうした技術を構築できるAIの専門家の確保に苦慮している。このことが、石油会社が探査、掘削、生産、物流、顧客分析にわたってAI主導のソリューションを十分に活用することを制限している。

優秀なAIの人材を採用し、確保することは、人材プールが少なく、テクノロジー大手や新興企業がこれらのスキルを求めて世界的な競争を繰り広げていることから、極めて困難であることが判明している。世界経済フォーラム（World Economic Forum）の「2021年雇用の未来報告書（Future of Jobs Report）」が提供したデータによると、主要な石油産出国であるサウジアラビアでは、雇用者の半数以上が、市場で利用可能なスキルが不足しているため、雇用の充足が困難な状況に直面している。同様に、米国労働省の統計によると、今後10年間で急成長すると予測される仕事（AIや自動化を含む）に必要な資格を持っているのは、現在の米国労働者のわずか8％に過ぎない。

石油会社が既存の労働者の再スキルアップと新規雇用者の訓練に全社を挙げて取り組まない限り、AIの配備を拡大し、目標を実現することは難しいだろう。AIスキルの危機に対する解決策を見つけられなければ、石油会社は主要なビジネス機能をAIで最適化する戦略的機会を失い、新興テクノロジーの採用において、より技術的に先進的な業界に遅れをとることになりかねない。これは、デジタル化が進む時代における長期的な成長と競争力に悪影響を及ぼすだろう。

主要プレイヤー

• グーグル
• アクセンチュア
• マイクロソフト・コーポレーション
• SAS
• IBM
• バイドゥ
• H2O.ai.
• オラクル株式会社

最近の動き

2023年1月、AIアプリケーション・ソフトウェア会社であるC3 AIは、初期製品であるエンタープライズサーチ向けC3ジェネレーティブAIのリリースにより、C3ジェネレーティブAI製品スイートを立ち上げた。C3 AIが提供するC3ジェネレーティブAI製品群には、高度なトランスフォーマーモデルが含まれているため、顧客はバリューチェーン全体でAIアプリケーションを利用しやすくなる。さらに、石油・ガス部門を含むビジネス機能や業界を横断する変革の取り組みは、C3 Generative AI製品群によって加速されるだろう。

図2.石油・ガス分野における人工知能（AI）市場シェア（%）、用途別、2025年人工知能（AI）石油・ガス市場シェア（%）、コンポーネント別、2024年

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石油・ガス分野における人工知能（AI）市場の上位企業

• グーグル
• IBM
• SAS
• アクセンチュア
• バイドゥ
• ai
• マイクロソフト株式会社
• オラクル

定義 石油・ガス市場における人工知能（AI）とは、石油・天然ガス資源の生産、流通、管理における人工知能技術の応用を指す。AIシステムは、これらのデータを分析・解釈することで、石油・ガス会社が情報に基づいた意思決定を行い、設備の故障を予測し、生産プロセスを最適化し、運用コストを削減し、環境リスクを軽減するのに役立ち、最終的に業界の収益性と持続可能性の向上につながる。